本文關(guān)鍵詞：基于小波分析表面肌電信號的上肢肌肉力估計　出處：《沈陽工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 表面肌電信號 活動段檢測 小波變換 特征提取 支持向量機

【摘要】：表面肌電信號(Surface Electromyography Signal,sEMG)是由于肌肉收縮時所募集的運動單元動作序列電位(Motor Unit Action Potential Trains,MUAPT),疊加在皮膚表面的一種非平穩(wěn)生理電信號。目前表面肌電信號的特征提取與分類方法并不成熟,尤其是針對多功能智能上肢的肌電控制,殘疾人更期望在自主控制智能上肢運動的同時,能夠?qū)崿F(xiàn)主動調(diào)節(jié)智能上肢力的大小。針對這個現(xiàn)狀,本文就表面肌電信號的特征與上肢肌肉力大小之間的關(guān)系進行研究。目前,對于表面肌電信號的分析研究還存在許多問題,如采集表面肌電信號的過程中會受到周圍環(huán)境和采集設(shè)備的噪聲干擾,在對肌電信號進行分析前,必須進行預(yù)處理;由于表面肌電信號的微弱性,在進行特征提取時,需對多個特征進行融合分類;一般的特征分類器對于復(fù)雜的運動模式識別率較低,影響分類識別結(jié)果。因此,本文為獲得更合適的處理算法來優(yōu)化控制信號源。首先,制定合理的實驗方案。然后對已采集的表面肌電信號進行活動段檢測、去噪、特征提取,選擇效果更好的分類器對不同大小的肌肉力進行分類識別。首先,本文提出將高斯混合模型應(yīng)用于表面肌電信號,以檢測肌肉活動段的開始,停止和活動間隔。并利用小波變換中降噪的方法,對原始表面肌電信號進行預(yù)處理,獲取有效的信號。其次,分別從時域、頻域和時頻域的角度對降噪后的表面肌電信號進行特征提取,并定量對比分析各特征值與不同肌肉力之間的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)單純地從時域和頻域特征的角度出發(fā),很難獲取與肌肉力大小之間的相互關(guān)系。而基于小波分析的時頻特征與肌肉力大小存在著一定的關(guān)系,特別是小波系數(shù)的高、低頻子頻段的奇異值特征向量,在不同肌肉力水平下的差異性較大。最后,在模式識別過程中,分別選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)和支持向量機(Support Vector Machine,SVM))3種分類器。然后在每個分類器內(nèi)輸入提取的特征向量,以5種不同的肌肉力作為動作識別方式,進行分類識別。通過對分類結(jié)果的對比分析,發(fā)現(xiàn)支持向量機的識別效率更好。
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R496;TN911.7

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